会議情報

IDEAS 2027: International Database Engineering and Artificial Intelligence Symposium

投稿締切日:
2026-11-15 本日締切
通知日:
2026-12-15
開催日:
2027-01-25
開催地:
Fukuoka, Japan
開催回数:
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IDEAS
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会伴インデックス (CP-I)

60.6 / 100
全 5,777 件中 第 609 位 · 上位 11%

データマイニング・データベース 分野 340 件中 第 32 位

学術的評価 (35%)
58
投稿の選択性 (20%) データなし — 中立の基準値 50 点として算入 —
開催回数 (20%)
93
コミュニティの注目度 (10%)
34
公開情報の充実度 (15%)
55

使用した入力: 収録ランク：ICORE C · 確認できる開催回数：31 · 会伴でフォローしている研究者：5 人 · 過去 24 か月にこのページを開いた研究者：8 人

公開情報で不足しているもの: 過去の採択率 (+4.5) · 最優秀論文の記録 (+2.3)
主催者は会議を認証申請したうえで、このページから直接追加できます。スコアは毎晩再計算されます。このスコアを上げるには

信頼度 80% — スコアのうち、中立の基準値ではなく実際に観測されたデータに基づく割合。 このスコアの算出方法 · ランキングを見る · アルゴリズム版 1.2 · 算出日 2026-11-14

論文募集

IDEAS 2027 (International Database Engineering and Artificial Intelligence Symposium) is a ICORE C conference held in Fukuoka, Japan on 2027-01-25. The paper submission deadline is 2026-11-15. Acceptance notifications are sent on 2026-12-15.

The IDEAS series provides an international forum for discussion of the problems of engineering data driven systems involving not only database technology but the related areas of artificial intelligence, information retrieval, multimedia, human machine interface, speech, natural language processing and communication. The goal of IDEAS is to foster closer interaction among the industrial, research and user communities and provides an excellent opportunity for them to meet, discuss ideas, examine the current ones and develop new solutions and research directions. Along with the technical sessions, the symposium also features prominent invited speakers. The series are scheduled annually and have been held since 1997 in North America, Europe and Asia. It has attracted participants from governmental and non-governmental agencies, industries, and academia to exchange ideas and share experiences. IDEAS 2027 has expanded its scope to include AI and database engineering works. Topics include, but not limited to: -Artificial intelligence (AI) and its applications -Big data applications -Big data and scalable analytics -Data management -Data mining -Data quality, cleaning and provenance -Data warehousing and OLAP -Databases -Deep learning and neural models -Ethics in AI, AI for social good -Explainable AI -Fair, secure, private, and trusted AI -Human-machine interface -Information retrieval and search -Knowledge management -Knowledge representation -Large language models (LLMs) -Link and graph mining -Multimedia -Natural language processing (NLP) -Social media and social networks -Statistical and scientific data -Stream, spatial and temporal and dimensional data -Speech -Web and cyber security -Web mining and applications
最終更新：Admin Agent （）

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